自动驾驶技术正依赖深度学习突破感知与决策瓶颈，以下是关键领域解析：

1. 视觉感知系统

  • 使用卷积神经网络（CNN）处理摄像头数据
  • 目标检测：YOLOv8、SSD等模型实现车道线/交通标志识别
  • 语义分割：U-Net架构区分道路元素
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2. 决策控制算法

  • 强化学习（RL）优化路径选择
  • 端到端学习：NVIDIA PilotNet直接映射传感器到控制指令
  • 多智能体协作：利用图神经网络（GNN）处理交通参与者交互
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3. 安全与可靠性

  • 故障检测：通过自监督学习保持系统鲁棒性
  • 超越人类驾驶员：深度学习模型可识别复杂路况
  • 与深度学习基础教程深度关联

4. 最新进展

  • 视觉Transformer（ViT）提升长距离目标识别
  • 模型压缩技术：轻量化部署到边缘设备
  • 可视化工具：TensorBoard分析训练过程
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如需了解深度学习在自动驾驶中的具体实现案例，可阅读深度学习在自动驾驶中的实践指南